Elezioni Comunali Napoli, l’analisi dei candidati sindaco sui social network
Le analisi effettuate dalla società Theuth Linguistics guidata da Annibale Elia, già docente all'Università di Salerno, sulle conversazioni Twitter relative alle elezioni comunali di Napoli nella prima metà del mese di settembre hanno evidenziato una generale mancanza di interesse da parte degli utenti del social nei confronti delle elezioni, così come un utilizzo minimo dei canali social da parte dei protagonisti della tornata elettorale.
L’analisi si è concentrata sull’estrazione dei tweet contenenti una lista di Hashtag (27 in totale) generici (#comunalinapoli, #elezioninapoli ad esempio) e specifici dei diversi candidati (#manfredisindaco, #marescasindaco, #antoniobassolino, ecc.) per un volume di traffico che nel periodo compreso tra il 07-09 ed il 15-09 non raggiunge gli 800 tweet (769), per un totale di 2474 like e 3068 retweet.
Il candidato più attivo in relazione al numero di tweet che lo riguardano è sicuramente Gaetano Manfredi, con 410 menzioni, seguito da Alessandra Clemente (205), Catello Maresca (151) e Rossella Solombrino (132). Meno presente invece il candidato Antonio Bassolino (67 menzioni)
Sentiment dei Candidati
Nella Figura 1 possiamo analizzare la percezione dei candidati emersa tramite la Sentiment Analysis effettuata sui Tweet estratti: analizzando i valori medi di sentiment ottenuti dai candidati è chiaro come Manfredi sia il più apprezzato (punteggio medio 1,125), mentre Maresca, e con lui la Lega, ottengano risultati poco incoraggianti (-0,621 e -0,250 rispettivamente). Anche il M5S, preso singolarmente, ottiene un risultato negativo (-0,03).
Sentiment delle principali tematiche di conversazione per Politico
Nella figura possiamo osservare che la parola più frequente associata ad ogni candidato è la parola “Sindaco”. I temi con il maggior grado di positività (colore blu) sono Sviluppo e Sicurezza in relazione al candidato Manfredi, mentre quelli connotati da maggiore negatività sono Politica e Regione in relazione al candidato Maresca.
Nella Figura 3 possiamo invece osservare in che misura sono presenti i Macro Temi della Politica in generale all’interno dei Tweet estratti. Nella parte alta osserviamo la presenza dei temi nel dataset, con una preponderanza di conversazioni riguardanti il tema dell’Amministrazione e dei Partiti. Più indietro troviamo altri temi quali Giustizia, Economia e Sanità. Poco presenti tutti gli altri temi.
Temi – Emozioni e Sentiment
Nella seconda parte della Figura 3 vediamo come i Macro Temi si incrocino con una serie di Emozioni standard identificate nei testi attraverso un algoritmo di Emotion Detection. L’Emozione più presente è sicuramente la Fiducia (che caratterizza il tema dell’Economia), seguita dalla Gioia (tema della Cultura). Molto meno presenti le emozioni negative come Rabbia o Disgusto (Trasporti) e Paura (Giustizia e Sicurezza). In generale, il sentiment nei confronti dei macrotemi è positivo, con valori molto alti per i temi della Cultura e dello Sport. Unico tema con valutazione negativa sembra essere Giustizia e Sicurezza. Fiducia e Gioia sono presenti, con valori alti, in un gran numero di Tweet, mentre Disgusto e Sorpresa siano in generale poco presenti e poco intense.
